京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据+人工智能+生态,招聘进入高维竞争时代
近期,人工智能这个热词不断渗透在各行各业,连不温不火的招聘行业都在喊通过人工智能提高招聘效率,上个月看到猎聘在六周年上推出了两款人工智能产品,也是在6月智联招聘CEO也在讲人工智能。这种新玩法的探索,这个动作也将整个招聘行业的竞争维度拉升到人工智能的高度。
未来阶段,招聘行业竞争的维度总结起来就是三个关键词:大数据、人工智能、生态,大数据是基础,没有大数据就无法做到成规模和体系的高效率招聘;人工智能是建立在大数据的基础上,为的是让企业更有效率的找到所需人才,人才也能高效率的匹配到用人单位;生态其实就是组合拳,在丰富的招聘生态下,每一方参与者都能实现角色的转型和升级。
年初,百度公司CEO李彦宏说,2017年将是移动互联网与人工智能的分水岭,是人工智能元年。事实上,距离1956年,10位科学家在达特茅斯会议上提出这个概念,人工智能已经走过了60年。
招聘业低维度的竞争已经是过去时,未来的竞争时代已经到来,手里有砝码吗?
上述这个问题或许值得所有身在招聘业的玩家深思。招聘作为一个有很长历史的细分领域,即使从网络招聘开始算起也已经很多年了,近年来,随着互联网和移动互联网、深度学习、人工智能等新技术的不断日新月异,招聘行业也迎来了变革的深水期,在新形势下,解构招聘未来密码就得靠硬实力了。
我们来看一组数据。迄今为止,猎聘在猎头端、企业端和经理人端积累的用户数分别超过了25万、50万和3500万,猎聘平台上每天发生的行为数据超过1亿条。这些源源不断的数据沉淀是猎聘布局人工智能战略的核心筹码,也为猎聘的大数据研究以及深度学习提供了可能,这些海量的基础数据是很多招聘平台缺失的。如果说2017年是招聘领域的人工智能元年,那么同时也意味着招聘行业第一阶段的竞争已经结束,如果在第一阶段没有完成用户量、用户行为数据等的积累,就相当于没有拿到第二阶段竞争的入场券。
智联招聘CEO郭盛曾在某大会上也发表了他的对人工智能的看法。他强调人工智能将主要带来对偏理性的、初级和重复性的工作的冲击,对就业市场的长期和整体影响是正面的,但可能产生短期和局部冲击。”同时,他指出“目前我们看到就业形势非常好的行业是交通运输业,但是我们认为这个行业在未来将有非常大的危机,随着算法越来越精确,以及无人机、无人驾驶汽车的出现,需要的司机将会越来越少,因此交通运输业吸纳的就业人口也会变少。另外,就业情况良好的互联网行业,也有一些职业正在慢慢减少。如计算机算法已经代替网络编辑,新闻可以变成自动抓取,自动生成,从智联招聘的数据来看,网络编辑这一职业正在以14%比例下降”。
当猎聘、智联等行业第一阵营的招聘平台都转换赛道,开始血拼人工智能时,没能及时赶上来掉队的招聘网站就会越来越被边缘化,境况越来越被动。
各个行业都是如此,比如资本和创业者杀的火热的共享单车市场,起初在摩拜和ofo小黄车的示范效应下,创业者前赴后继的涌入。在摩拜和ofo占据规模优势下,近期陆续很多共享单车企业传来倒闭消息,市场洗牌在即。
“共享单车这场战争,已经从最初野蛮的铺市场,看谁家投入的车多,进化到用大数据、人工智能思维指导运营,使得单车的运转效率更高的阶段,小玩家已经玩不起了。”类比招聘业,竞争也早已从收发简历向人工智能驱动下的行业新生态转变,用数据分析支撑运营决策,让求职和招聘变得更聪明。在招聘行业的高维竞争时代,人力资源这个产业将加速剧变。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19在零售行业大数据分析与精细化运营领域,纸尿裤旁摆放啤酒是最经典、最具代表性的商业案例。两种看似毫无关联的商品,一个是婴幼 ...
2026-08-19 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-08-19在数据分析、业务监控、质量检测与风险管控工作中,数据波动性是衡量数据稳定性、业务健康度、结果可信度的核心依据。数据波动代 ...
2026-08-18很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当导致 ...
2026-08-18在数据分析、业务评价、产品评级、用户分层与综合决策场景中,单一指标往往无法全面、客观地评价事物整体水平。现实中的评价对象 ...
2026-08-18在数理统计、假设检验、数据分析与机器学习领域中,卡方分布(χ²分布)是继正态分布、t分布之后最重要的连续型概率分布之一。 ...
2026-08-17在Python数据清洗、文本校验、账号密码规则校验、脏数据过滤、字符串规整化处理中,正则表达式是最高效、最常用的文本匹配工具。 ...
2026-08-17 很多分析师每天和数据打交道,但当被问到“标签是什么”“标签和指标有什么区别”“标签体系如何设计”时,却常常答不上来。 ...
2026-08-17手游行业具备用户迭代快、竞争激烈、用户粘性易流失的典型特征。随着新游持续上线、玩家审美升级、玩法疲劳等问题出现,存量用户 ...
2026-08-14在数字化产品运营、商业数据分析、业务增长管理中,零散的指标统计无法支撑系统性的业务决策。单一的点击率、转化率、销量数据只 ...
2026-08-14 很多数据分析师每天都在写SQL,但当被问到“数据查询语言(DQL)的本质是什么”“SELECT语句中各子句的书写顺序与实际执行顺 ...
2026-08-14在数据库数据分析、数据清洗、报表统计与业务查询场景中,日期时间是最高频、最核心的基础字段。数据库中存储的日期格式多样,包 ...
2026-08-13在数据统计分析与数据清洗工作中,箱线图是一种简洁高效、客观性强的数据可视化图表,能够直观呈现数据集的分布特征、离散程度和 ...
2026-08-13 很多数据分析师写过无数个SELECT查询,但当被问到“如何新建一张表来固化中间数据”“创建视图和创建物理表有什么区别”“视 ...
2026-08-13在自动化办公、数据采集、定时统计、日志清理、系统监控等场景中,程序往往需要按照固定时间间隔重复执行指定任务,这种运行机制 ...
2026-08-12